下面我将详细讲解“一个删选数据的例子,使用GROUP、DISTINCT实例解析”的完整攻略。
写在前面
在开始讲解之前,首先需要理解两个概念——GROUP和DISTINCT:
- GROUP:按照指定的列对数据进行分组,通常用于统计数据,使用方式为GROUP BY 列名
。
- DISTINCT:对指定的列去重,使用方式为SELECT DISTINCT 列名
。
在这个例子中,我们将使用这两个关键词来筛选数据。
例子1:根据地区删选数据
假设我们有一张表格包含以下数据:
名称 | 种类 | 价格 | 地区 |
---|---|---|---|
商品1 | 电子产品 | 1000 | 北京 |
商品2 | 服装 | 200 | 上海 |
商品3 | 电子产品 | 800 | 成都 |
商品4 | 食品 | 50 | 北京 |
商品5 | 电子产品 | 1200 | 上海 |
现在,我们想要根据地区来筛选数据,只保留北京和上海的数据。
SELECT * FROM products WHERE 地区 = '北京' OR 地区 = '上海';
这条SQL语句可以筛选出符合条件的数据,但是我们还可以使用GROUP BY语句来对数据进行分组,使结果更加清晰。
SELECT 地区, COUNT(*) AS 数量 FROM products WHERE 地区 IN ('北京', '上海') GROUP BY 地区;
这条SQL语句首先通过WHERE子句选取了符合条件的数据(即地区为北京或上海的数据),然后根据地区进行分组,统计各地区数据的数量。
例子2:去除重复数据
在同一个表格中,可能会存在一些重复的数据。如果我们想要去除这些重复数据,可以使用DISTINCT关键词。
假设我们有一张表格包含以下数据:
名称 | 种类 | 价格 | 地区 |
---|---|---|---|
商品1 | 电子产品 | 1000 | 北京 |
商品2 | 服装 | 200 | 上海 |
商品3 | 电子产品 | 800 | 成都 |
商品4 | 食品 | 50 | 北京 |
商品5 | 电子产品 | 1200 | 上海 |
商品6 | 电子产品 | 1000 | 北京 |
现在,我们想要查询该表格中所有的种类,但是不希望出现重复的结果。
SELECT DISTINCT 种类 FROM products;
这条SQL语句会返回所有的种类,但是去除了重复的结果。
总结
通过上述两个例子,我们可以看到GROUP和DISTINCT在筛选数据中的应用。GROUP可以按照指定的列对数据进行分组,方便统计数据;DISTINCT则可以对指定的列进行去重,避免查询结果出现重复。当我们需要筛选数据时,可以灵活运用这两个关键词来帮助我们更快地找到需要的结果。
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